近年、3D表現技術の分野で急速に注目を集めているのがガウシアンスプラッティング（Gaussian Splatting）です。
従来の点群やメッシュ、NeRFといった手法とは異なるアプローチで、高速かつ高品質な3D空間表現を実現できる技術として、研究分野だけでなく実務利用の検討も進んでいます。
 
本記事では、ガウシアンスプラッティングの基本から、他技術との違い、メリット・デメリット、実際の作り方までを体系的に解説します。

ガウシアンスプラッティングは、3D空間を「点」ではなく、ガウス分布（正規分布）を持つ要素の集合として表現する新しい3D再構成手法です。
複数視点から撮影した画像をもとに、シーン全体を連続的かつ滑らかに再現できる点が大きな特徴です。

ガウシアンスプラッティングでは、空間内に配置された多数の「ガウシアン」が、それぞれ形状・向き・色・透明度を持ちます。
これらを重ね合わせて描画することで、破綻の少ないフォトリアルな3D表現が可能になります。
 
各ガウシアンは、主に以下の情報を持ちます。
 

• ●3D空間上の位置（x, y, z）
• ●色情報（RGB）
• ●不透明度（α値）
• ●広がりや向きを示す共分散情報

 
このように統計的な分布として空間を扱うことで、点群のようなスカスカ感や、メッシュのエッジ破綻を抑えた表現が可能になります。

ガウシアンスプラッティングの特徴を理解するには、既存技術との違いを把握することが重要です。

点群は、空間内の位置情報を持つ多数の点の集合で3D形状を表現する手法です。
測量やインフラ点検などで広く利用されていますが、近づくと点が目立ちやすいという課題があります。
 
一方、ガウシアンスプラッティングは、各要素が広がりを持つ分布として扱われるため、視点を変えても連続性のある表現が可能です。
 

• ●点群・・離散的な点の集合
• ●ガウシアンスプラッティング・・連続的な確率分布による表現

NeRFはニューラルネットワークを用いて光の放射輝度を学習し、非常に高品質な3D表現を可能にする技術です。
ただし、学習やレンダリングに時間と計算資源が必要という課題があります。
 
ガウシアンスプラッティングは、ニューラルネットワークを用いずに高速描画を実現できる点が大きな違いです。
 

• ●NeRF・・高品質だが計算コストが高い
• ●ガウシアンスプラッティング・・高速でリアルタイム性に優れる

メッシュは、主に三角形などの多角形（ポリゴン）を組み合わせて物体の表面を表現する手法です。
形状情報に優れ、編集や加工が比較的容易です。
ただ、複雑な形状や微細なディテール（髪の毛や草木など）をリアルに表現するには、膨大な数のポリゴンが必要となり、データ量が大きくなりやすく、リアルタイム表示には最適化が必要となる場合があります。
また、透明な素材や光の反射表現が苦手な側面もあります。
 
ガウシアンスプラッティングは、従来のメッシュでは表現が難しかった、透明な物体、反射、微細なディテール（髪など）の表現に優れています。
 

• ●メッシュ・・3Dオブジェクトの表面をポリゴンで表現し、テクスチャを張り視覚的に表現
• ●ガウシアンスプラッティング・・ガウス分布を用いて滑らかな3D空間を表現

ここでは、実務利用を検討するうえで重要となる利点と注意点を整理します。

ガウシアンスプラッティングには、次のような強みがあります。
 

• ●リアルタイムに近い高速レンダリングが可能
• ●点群よりも滑らかで自然な3D表現
• ●NeRFよりも計算資源の要求が低い
• ●光のにじみや反射表現に強い

 
特に、VRやAR、インタラクティブな3D表示との相性が良い点が評価されています。

一方で、以下のような課題も存在します。
 

• ●高品質な生成には多視点の撮影データが必要
• ●動的シーンの再構成には不向き
• ●用途によっては細部がややぼやけて見える場合がある
• ●既存ワークフローとの互換性が十分に確立されていない場合がある

 
そのため、目的や利用シーンを明確にしたうえでの導入判断が重要です。

ガウシアンスプラッティングは、以下の流れで生成されます。

基本的な工程は大きく3つに分かれます。
 

• （1）対象物・空間の撮影
• （2）画像データを用いた最適化処理
• （3）ガウシアンモデルの生成・可視化

 
この中でも、撮影の質が最終的な3D品質に大きく影響します。

撮影時には、以下の点に注意することで精度向上が期待できます。
 

• ●被写体をできるだけ静止させる
• ●特徴点の多い対象を選ぶ
• ●ゆっくりと多角度から撮影する
• ●影や映り込みを極力避ける

 
写真撮影だけでなく、動画撮影からフレーム抽出する方法もよく用いられます。

ガウシアンスプラッティングは、すでにさまざまな分野での応用が検討されています。

• ●建築・不動産分野での空間可視化
• ●VR・ARコンテンツ制作
• ●文化財や遺構のデジタル保存
• ●製造業・設備点検向けの3D記録

 
特に、「軽量かつ高品質に3D空間を扱いたい」ケースで強みを発揮します。

ガウシアンスプラッティングは、点群やNeRFおよびメッシュとは異なるアプローチで、高速性とフォトリアリズムを両立できる次世代の3D表現技術です。
今後、ツールや環境が整備されることで、実務への導入事例はさらに増えていくと考えられます。
一方で、用途選定や撮影方法、既存ワークフローとの相性など、導入には専門的な判断も欠かせません。
 
ガウシアンスプラッティングの活用を検討している場合は、3D技術に精通したヤマイチテクノまでご相談ください。